关联规则挖掘与聚类分析 (Association Rule Mining and Cluster Analysis)
发现数据间的隐藏关联 (Discovering Hidden Associations Between Data)
关联规则挖掘旨在发现数据集中不同项目之间的有趣关系或“如果-那么”模式。例如，经典的“啤酒与尿布”案例，就是通过挖掘销售数据发现购买啤酒的顾客也常购买尿布。这种关联性可以指导商品陈列、捆绑销售和交叉推荐，提高客单价。
客户群体行为的自动分组 (Automatic Grouping of Customer Behavior)
聚类分析是一种无监督学习方法，它根据数 赌博数据库 据的相似性将相似的客户自动分组到不同的“簇”中，而无需预先定义这些组的特征。这可以帮助企业识别出自然形成的客户细分群体，了解不同群体之间的差异，从而针对性地制定营销策略。
分类预测与序列模式挖掘 (Classification Prediction and Sequential Pattern Mining)
预测客户归属与未来行为 (Predicting Customer Affiliation and Future Behavior)
分类预测是一种监督学习方法，它根据已知 自媒体平台电话号码列表短信提醒中引导式沟通的力量 数据来构建模型，预测新数据的类别或属性。在数据库营销中，常用于预测客户是否会流失、是否是高价值客户、是否会响应特定营销活动。这有助于企业进行风险管理和机会识别。
洞察客户购买路径与生命周期 (Insights into Customer Purchase Paths and Lifecycle)
序列模式挖掘旨在发现数据中随着时间推 韩国号码 移而出现的频繁序列模式。例如，分析客户从首次访问网站到完成购买的典型路径，或者客户在购买不同产品时的顺序。这种分析能够帮助企业理解客户旅程，优化触点设计和营销流程。